Gedankenlese-Mütze holt 50 Mio. Dollar. Nur passt sie auf keinen Kopf

Sabi, ein Start-up aus Kalifornien, kann nach eigenen Angaben 100.000 Sensoren für die elektrische Aktivität des Gehirns in einer ganz gewöhnlichen Mütze unterbringen. Die Mütze soll Wörter, die man nur im Kopf spricht, direkt durch die Haare hindurch lesen und als Text auf den Bildschirm bringen. Geben wir der Firma jeden erdenklichen Vertrauensvorschuss: Wir nehmen die kleinste Sensorgröße aus ihrer eigenen Pressemitteilung, 1 mm, und legen die Sensoren Kante an Kante, ganz ohne Lücken. Hunderttausend solcher Quadrate bedecken 1.000 Quadratzentimeter. Das entspricht ungefähr zwei Köpfen.

Und zwei Köpfe sind nach unserer eigenen Rechnung noch der günstigste Fall. Dominic Borkelmans, Chefredakteur des Neurotech-Branchenportals Neurofounders, hat dieselbe Rechnung aufgemacht und kommt auf ein noch härteres Ergebnis. Am 28. Oktober 2026 veröffentlichte er eine Recherche über Sabi. Nach seinen Zahlen hat die Kopfhaut eines Erwachsenen etwa 500 cm² Fläche. Mit den Abständen, die ein funktionierendes Gerät erfordert, kämen die Sensoren auf rund 4.000 cm². Acht Köpfe für eine Mütze.

Drei Wochen zuvor hatte Sabi eine Seed-Runde über 50 Millionen Dollar abgeschlossen. Angeführt hat sie Khosla Ventures, und laut Forbes wurde das Unternehmen dabei mit 600 Millionen Dollar bewertet. Niemand außerhalb der Firma hat die Mütze getestet, keine wissenschaftliche Veröffentlichung beschreibt sie: Alles, was über ihre Leistung bekannt ist, stammt von Sabi selbst. Und trainiert wurde die Mütze, die Gedanken durch die Haare lesen soll, mit Daten von Freiwilligen mit kahlrasierten Köpfen.

Fünf Millimeter Haar

Am 16. April 2026 verließ Sabi den Stealth-Modus. Damals zeigte das Unternehmen eine Strickmütze mit 70.000 bis 100.000 Miniatursensoren und versprach, Gedanken mit etwa 30 Wörtern pro Minute zu tippen; ausgeliefert werden sollte bis Jahresende (New Atlas). Bis zum Herbst war aus der Strickmütze eine Baseballkappe geworden. Laut einer Pressemitteilung vom 9. Oktober messen die Sensoren 1 bis 5 mm, brauchen kein Gel und berühren die Haut nicht. Sie fangen Signale aus bis zu 5 mm Entfernung auf, direkt durch die Haare. Entschlüsselt wird mit einem neuronalen Netz, das die Firma „Brain Foundation Model“ nennt; trainiert wurde es nach Angaben von Sabi mit mehr als 100.000 Stunden annotierter Aufzeichnungen.

Die Elektroenzephalografie, kurz EEG, zeichnet schwache elektrische Wellen an der Kopfoberfläche auf, wie sie entstehen, wenn Millionen Neuronen gleichzeitig feuern. Auf dem Weg nach außen durchquert das Signal die Hirnhäute, den Schädel und die Haut und kommt stark verwaschen an. Das ist, als würde man die Nachbarn durch die Wand belauschen: Man hört, dass sie streiten, versteht aber kein einziges Wort.

Sabi wettet darauf, dass ein ausreichend dichtes Sensorraster das Bild wieder scharf stellen kann. In einem Interview im April nannte CEO Rahul Chhabra das ein „räumliches Skalierungsgesetz für neuronales Decoding“. Zum Vergleich: Selbst die dichtesten EEG-Systeme der Forschung kommen auf etwa 1.024 Sensoren.

Die Investoren überzeugte ein anderes Argument. „Man kann nicht eine Milliarde Gehirnoperationen durchführen, um eine Milliarde Tastaturen zu ersetzen“, sagte Fondsgründer Vinod Khosla in der Pressemitteilung. Ebenfalls investiert haben Accel, DST Global und Kevin Weil, früher Chief Product Officer bei OpenAI.

Rasierte Köpfe in Bengaluru

Die Recherche wühlt auch in der Vorgeschichte der Firma. Ihr Vorgänger Neuralace wurde am 9. Mai 2024 in Delaware gegründet, im Juli desselben Jahres verlagerte sich die Datenerhebung nach Bengaluru in Indien. Auf einer lokalen Plattform für Gelegenheitsjobs suchten Anzeigen englischsprachige Männer zwischen 25 und 35 Jahren für EEG-Aufnahmen. Die Freiwilligen lösten Aufgaben mit Video, Audio und Text und konnten bis zu 42.000 Rupien im Monat verdienen, etwa 400 Euro. Eine Bedingung: Der Kopf musste kahl rasiert sein.

Chhabra sagte gegenüber Forbes, die Firma habe mehr als 100 solcher Auftragnehmer beschäftigt. Mit anderen Worten: Eine Mütze, die durch Haare funktionieren soll, wurde an Köpfen ohne Haare trainiert. Warum der Rasierer, verraten die Anzeigen nicht. Ein saubereres Trainingssignal wäre eine plausible Erklärung. Falls ja, bleibt offen, wie das Modell mit genau dem zurechtkommt, worum sich das ganze Projekt dreht: einem ganz gewöhnlichen Haarschopf.

Auch die Zahlen änderten sich von einem öffentlichen Auftritt zum nächsten.

Was EEG wirklich kann

Den besten veröffentlichten Vergleichswert liefert ein Labor von Meta. Im Februar 2025 beschrieben die Forschenden ein Experiment mit 35 gesunden Freiwilligen. Sie tippten kurze, auswendig gelernte Sätze auf einer normalen Tastatur, während ein neuronales Netz aus ihrer Hirnaktivität zu erkennen versuchte, welche Buchstaben sie anschlugen. Mit EEG lag es im Schnitt bei 67 % der Zeichen daneben, also bei zwei von drei Buchstaben. Ein klobiger Magnetscanner in einem abgeschirmten Raum schnitt besser ab und verfehlte trotzdem etwa jeden dritten Buchstaben.

Ein Detail übersieht man leicht. Die Freiwilligen drückten tatsächlich Tasten, das Modell konnte sich also auf die Signale stützen, mit denen das Gehirn die Finger bewegt. Sabi verspricht, Wörter zu lesen, die ein Mensch weder tippt noch ausspricht.

Innere Sprache haben bisher nur Elektroden im Schädelinneren entschlüsselt. Im August 2025 berichtete ein Team aus Stanford, es habe Sätze decodiert, die vier gelähmte Menschen still im Kopf sprachen, mit einer Genauigkeit von bis zu 74 %. Alle vier trugen Mikroelektroden im motorischen Kortex. Das Implantat von Neuralink schafft 75 Wörter pro Minute, entschlüsselt aber Sprechversuche, keine stillen Gedanken.

Vor diesem Hintergrund sprach Sabi im April von 30 Wörtern pro Minute „mit vertretbarer Genauigkeit“. Im Oktober nannte Chhabra schließlich doch eine Zahl; so berichtet es Forbes, zitiert in der Neurofounders-Recherche. Ein früher, helmartiger Prototyp entschlüssle Gedanken mit einer Genauigkeit von „bis zu 77 %“, und zwar bei Menschen, die mehr als zwei Wochen damit trainiert haben. Ob Wörter, Buchstaben oder Befehle gemeint waren, sagte er nicht. Borkelmans stellte genau diese Frage und bekam keine Antwort.

Acht Millionen Aufrufe

Schon der Start wirkte merkwürdig. Unter Chhabras Launch-Post vom April zählte Borkelmans 52 auffällige Kommentare von 50 Konten. Viele glichen sich Wort für Wort. Einer bestand nur aus „Done“.

Atomik Growth, die Agentur hinter der Launch-Kampagne, rühmte sich in einer Fallstudie mit mehr als 8 Millionen Aufrufen. Dieselbe Agentur bot einem Bekannten von Borkelmans 750 Dollar dafür, den Launch-Post mit eigenem Kommentar zu teilen, und 1.000 Dollar für einen eigenen Post. Er lehnte ab. Die Fallstudie verschwand später von der Website der Agentur.

Das Wort „Betrug“ fällt in der Recherche kein einziges Mal. Borkelmans behauptet nicht, dass die Mütze nicht funktioniert. Er zeigt, dass sie bislang niemand überprüfen kann und dass sich die Zahlen widersprechen. Vor der Veröffentlichung schickte er Chhabra Fragen zum Team, zu den Daten, den Prototypen und der Genauigkeit. Chhabra ging auf die Million Stunden ein, versprach technische Details „in den kommenden Wochen und auf der CES“ und lieferte nichts Konkretes.

Wann die Mütze mithört

Selbst wenn die Mütze funktioniert, bleibt eine Frage, um die Start-ups gern einen Bogen machen: Wann fängt sie an zu lesen? In der Stanford-Studie erfasste das System Zahlen, während die Teilnehmenden still rosa Kreise auf einem Bildschirm zählten, obwohl niemand sie gebeten hatte, etwas zu sagen. Also sicherten die Forschenden das Decoding mit einem Passwort: Es schaltete sich erst ein, nachdem eine Person still „chitty chitty bang bang“ gesagt hatte. Diesen Satz erkannte das System in mehr als 98 % der Fälle.

Im April tat Chhabra ein gedankliches Passwort als untauglich für ein Verbraucherprodukt ab. Die Mütze werde selbst erkennen, wann jemand etwas sagen will. Sabi verspricht außerdem, die Daten direkt am Sensor zu verschlüsseln und verschlüsselt zu verarbeiten, sodass niemand, „nicht einmal unser Team“, sehen kann, was die Trägerin oder der Träger denkt. Auch das lässt sich nicht überprüfen.

Den ersten echten Test hat sich die Firma selbst gestellt: Sabi will im Januar 2027 auf der CES in Las Vegas einen Prototyp zeigen. Ein Beweis sähe so aus: Jemand mit einem ganz normalen Haarschnitt setzt die Mütze auf, lässt die zwei Wochen Training aus, und sie schreibt einen Gedanken mit, keinen Text, den jemand auf einer Tastatur tippt. Die Genauigkeit sollte in Buchstaben oder Wörtern angegeben werden, nicht als „bis zu 77 %“ von etwas Ungenanntem, und messen sollte sie jemand außerhalb der Firma. Eine polierte Bühnendemo klärt nichts davon. Borkelmans schließt seine Recherche mit der Frage, ob es ein solches Produkt überhaupt geben kann. Dann fügt er hinzu: „Ich würde mich gern eines Besseren belehren lassen.“